سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری ماشین با پایتون: از تئوری تا پیاده‌سازی

کتاب مبانی یادگیری ماشین با پایتون: از تئوری تا پیاده‌سازی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری ماشین با پایتون: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری با نظارت
  • 5. رگرسیون خطی
  • 6. رگرسیون لجستیک
  • 7. درختان تصمیم
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده
  • 10. تقویت گرادیان
  • 11. یادگیری بدون نظارت
  • 12. خوشه‌بندی K-Means
  • 13. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 14. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 15. کاهش ابعاد
  • 16. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 18. توابع فعال‌سازی
  • 19. پس‌انتشار خطا
  • 20. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 24. مدل‌سازی موضوعی
  • 25. تحلیل احساسات
  • 26. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. یادگیری تقویتی
  • 28. مبانی یادگیری تقویتی
  • 29. عوامل و محیط‌ها
  • 30. تابع پاداش
  • 31. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 32. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 33. کاربردها در دنیای واقعی
  • 34. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 35. مراحل فرآیند داده‌کاوی
  • 36. آماده‌سازی داده‌ها
  • 37. پاکسازی داده‌ها
  • 38. تبدیل داده‌ها
  • 39. انتخاب ویژگی
  • 40. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. ارزیابی مدل‌ها
  • 42. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 43. معیارهای ارزیابی دسته‌بندی
  • 44. اعتبارسنجی متقابل
  • 45. تنظیم ابرپارامترها
  • 46. یادگیری عمیق و پایتون
  • 47. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین
  • 48. NumPy برای محاسبات عددی
  • 49. Pandas برای دستکاری داده‌ها
  • 50. Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی
  • 51. Scikit-learn برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 52. TensorFlow و Keras برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 53. PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 54. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با پایتون
  • 55. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با پایتون
  • 56. پیاده‌سازی درختان تصمیم با پایتون
  • 57. پیاده‌سازی SVM با پایتون
  • 58. پیاده‌سازی K-Means با پایتون
  • 59. پیاده‌سازی PCA با پایتون
  • 60. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پایه با پایتون
  • 61. پیاده‌سازی CNN با پایتون
  • 62. پیاده‌سازی RNN با پایتون
  • 63. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی با پایتون
  • 64. تحلیل متن با NLTK و spaCy
  • 65. پیاده‌سازی مدل‌سازی موضوعی با پایتون
  • 66. پیاده‌سازی تحلیل احساسات با پایتون
  • 67. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با پایتون
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پایتون
  • 69. پیاده‌سازی Q-Learning با پایتون
  • 70. پیاده‌سازی Policy Gradient با پایتون
  • 71. کاربردهای عملی یادگیری ماشین در صنعت
  • 72. کاربرد در تحلیل داده‌های مالی
  • 73. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
  • 74. کاربرد در تجارت الکترونیک
  • 75. کاربرد در سیستم‌های هوشمند
  • 76. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 77. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 78. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 81. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 82. روندهای نوظهور
  • 83. چالش‌های پیش رو
  • 84. یادگیری ماشین قابل اعتماد
  • 85. هوش مصنوعی سازگار با انسان
  • 86. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در یادگیری ماشین
  • 87. احتمال و توزیع‌ها
  • 88. آزمون فرض
  • 89. رابطه بین آمار و یادگیری ماشین
  • 90. استنتاج آماری
  • 91. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی
  • 92. بهینه‌سازی توابع
  • 93. الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 94. کاربرد در مسائل تصمیم‌گیری
  • 95. مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب‌وکار
  • 96. تحلیل داده‌های کلان
  • 97. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 98. مدیریت ریسک با یادگیری ماشین
  • 99. فناوری‌های نوین در یادگیری ماشین
  • 100. یادگیری انتقالی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.